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자율주행은 흔히 인지·판단·제어 등 세 단계로 구분한다. 운전자 없이도 주변의 상황을 '인지'하는 센서 장비(하드웨어)뿐 아니라 여기서 얻은 데이터를 '분석·판단'하는 소프트웨어와 반도체가 필요하다. 이어 센서를 장착한 이동체(모빌리티)가 잘 주행하도록 '제어'해야 한다. 그중 인지영역 핵심기술이 라이다(LiDAR)이다.

7년차 스타트업 뷰런테크놀로지(이하 뷰런)은 라이다에서 얻은 3차원 데이터를 자율주행에 필요한 정보로 변환하는 소프트웨어 기업이다. 뷰런은 현대차 엔지니어 출신 김재광 대표가 2019년 창업했다. 국내를 비롯해 미국 일본 유럽 등 글로벌 시장에서 주요 자동차 제조사(OEM) 및 협력사들과 협업한다. 뷰런은 중소벤처기업부의 '초격차 스타트업 1000+프로젝트'(DIPS 1000+)와 '스케일업 팁스'(TIPS)에도 선정되며 기술력을 인정받고 있다.

김재광 뷰런 대표는 머니투데이 스타트업 미디어플랫폼 '유니콘팩토리'와 만나 "우리나라의 자율주행 기술력은 절대 밀리지 않는다"면서도 "다만 자율주행은 기술을 넘어 얼마나 많은 데이터를 실제 도로 환경에서 검증하고 실증하느냐, 즉 데이터가 경쟁력을 결정한다"고 말했다.
"자율주행, 실증 데이터가 승부처"미국, 중국 등 자율주행 선진국은 로보택시를 이미 상용화했다. 특히 중국의 '자율주행 굴기'가 인상적이다. '도시' 단위를 통째로 테스트베드 삼아 인프라를 구축하고 이를 통해 차량 수천 대 단위로 데이터를 축적하고 있다. 유럽, 일본 등도 치열한 자율주행 경쟁에 뛰어들었다. 실증 규모에 한계가 있는 국내 실정과 대비된다.

김 대표는 K-자율주행 기술의 현주소에 대해 "기초 알고리즘이나 시스템 설계 역량에서는 한국과 글로벌 기업들과 격차가 그렇게 크지 않다"며 "특히 센서 처리나 인지 알고리즘, 엣지·클라우드 기반의 데이터 처리 같은 개별 기술에 한국 기업들의 기술력은 상당히 높은 수준"이라고 강조했다.

그러나 "실전 레퍼런스를 빠르게 확보하는 미국이나 중국에 비해 현장 검증과 상용화 속도는 아직 느린 편"이라며 "즉 현장 적용 속도와 스케일 측면에서는 중국이 훨씬 유리한 구조"라고 아쉬워했다.

이어 "한국은 기술적 토대가 매우 탄탄한 만큼 이제는 기술 개발 중심에서 '실증 중심·스케일 중심'으로 전환해야 하는 시점"이라며 "실증 인프라 확대, 공공 데이터 개방 등이 필요하다"고 말했다. 김 대표는 특히 자율주행이 양산까지 검증 비용이 많이 드는 만큼 장기 투자를 유치할 수 있는 환경이 꼭 필요하다고 강조했다.

그 방안으로는 단발성 PoC(기술검증)에 그치지 않고, 일정한 성능이 입증되면 바로 상용 계약이나 후속 사업으로 이어갈 수 있도록 이른바 '성과 기반 확장형 PoC’가 필요하다고 제안했다. 정부는 대기업이 스타트업과 초기 PoC 단계부터 공동 검증을 수행하고, 성과가 나면 수요로 연결할 수 있도록 구조적인 뒷받침을 해야 한다. 그래야 기술기업들이 매출 기반으로 성장동력을 확보해 더 많은 연구역량을 투입하는 선순환이 가능해진다.

김 대표는 "기술기업의 성장 구조를 보장하는 시장 메커니즘이 정착되면 기술기업의 투자 안정성도 높아지고, 시장 전반의 기술 상용화 속도 역시 훨씬 빨라질 것"이라고 기대했다.

뷰런의 핵심 서비스는 자율주행 라이다 영역인 '뷰1'(뷰원), 도시교통 인프라 등 '뷰2'(뷰투)이며 최근 '뷰엑스' 플랫폼도 강조하고 있다. 뷰엑스(VueX) 플랫폼을 통해 로봇·차량·인프라 데이터를 통합할 수 있는 솔루션이다.

김 대표는 "뷰런은 자율주행 중에서도 '인지'라는 핵심 단위 기술을 담당하고 있다"며 "자율주행차 외에도 배달로봇, UAM(도심항공모빌리티), 건설중장비 등으로 영역을 확장하고 있다"고 밝혔다. 그러면서 "개별 인지 시스템을 넘어서 모든 이동체와 인프라가 실시간으로 연결·학습되는 통합 인지 생태계를 구축하려 한다"고 말했다.

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